20
Política de Troca de Brocas de Perfuração Autor Crystal Ball Sumário Quando perfurando certos tipos de terrenos, a performance de uma broca de perfuração diminui com o tempo devido ao desgaste. Eventualmente, a broca deve ser trocada à medida que os custos superam o valor do poço sendo perfurado. O problema é determinar a política de troca ótima; isto é, o ciclo de perfuração, T horas, entre as trocas. Neste modelo, você determinará o tempo de troca ótimo e maximizará os lucros enquanto ainda considera as incertezas inerentes no processo de perfuração. Nota: Este modelo foi sugerido de um exemplo do Kenneth K. Humphreys, Jelen’s Cost and Optimization Engineering. 3rd ed. New York: McGraw‐Hill, 1991. 257‐262. Keywords: ciclo de perfuração, broca, escavação, petróleo, óleo, gás, taxa de perfuração, política de troca, otimização, simulação Discussão Após T horas, a taxa de perfuração pode ser expressa como: ܯ ܪ15 10 ݎݐ ݏ ݎݎ Por exemplo, usando a equação acima, após 5 horas de uso consecutivo ሺcomeçando com uma broca de perfuração novaሻ, o perfurador é capaz de penetrar o terreno numa taxa de 21,21 metros por hora. Enquanto depois de 50 horas, a taxa de penetração é somente 6,71 metros por hora. T horas depois da troca da broca, a profundidade total perfurada em metros, M, é dada pela integral da primeira equação de 0 a T, ou: ܯൌ 300 ට 10 ݎݐ ݏonde 300 é um coeficiente de profundidade de perfuração. O valor do rendimento por metro perfurado é calculado como $60. As despesas de perfuração são fixas em $425 por hora, e geralmente se requer R ൌ 7,5 horas para instalar uma nova broca de perfuração, a uma custo de $8.000 $400R. Se todos os parâmetros de perfuração estiverem certos, calcule a política de troca ótima que seria justa. Entretanto, vários dos parâmetros de perfuração são incertos, e o conhecimento sobre os seus valores deve ser assumidos: • Devido às variações no processo de perfuração e terreno, o coeficiente de profundidade, C, é caracterizado por uma distribuição normal com uma média de 300 e um desvio padrão de 20. • O tempo de instalação da broca de perfuração, R, varia e é determinado por uma distribuição triangular com parâmetros 6,5, 7,5, e 9. • O número de dias de 10‐horas disponível por mês, D, também varia devido ao tempo e o número de dias num mês, e é assumido ser triangular com parâmetros 24, 28, e 30. Com estas assumptions, o ciclo lucro/perfuração se a broca for trocada após T horas se iguala à receita obtida da perfuração menos despesas de perfuração e custos de troca: ciclo lucro/perfuração ൌ $60M ‐ $425T ‐ ሺ$8.000 $400Rሻ Assumindo D dez horas dia por mês, o número médio de ciclos por mês é 10D/ሺT Rሻ. Portanto, o lucro médio por mês é: ݑܮݎ ܯé ܯê ݏ10 ܦቈ$60 ቆ ܥ 10 ቇ െ $425 െ $8.000 െ $400

Política de Troca de Brocas de Perfuração - bertolo.pro.br Bit... · Marque a caixa Sensitivity Chart 1 da planilha Drill Bit Replacement.xlsm. os demais botões ficarão habilitados

Embed Size (px)

Citation preview

Política de Troca de Brocas de Perfuração  

Autor  

Crystal Ball 

Sumário 

Quando perfurando certos tipos de terrenos, a performance de uma broca de perfuração diminui com o tempo devido ao  desgaste.  Eventualmente,  a  broca  deve  ser  trocada  à  medida  que  os  custos  superam  o  valor  do  poço  sendo perfurado. O problema é determinar a política de troca ótima; isto é, o ciclo de perfuração, T horas, entre as trocas. Neste  modelo,  você  determinará  o  tempo  de  troca  ótimo  e  maximizará  os  lucros  enquanto  ainda  considera  as incertezas inerentes no processo de perfuração. 

Nota: Este modelo foi sugerido de um exemplo do Kenneth K. Humphreys, Jelen’s Cost and Optimization Engineering. 3rd ed. New York: McGraw‐Hill, 1991. 257‐262. 

Keywords: ciclo de perfuração, broca, escavação, petróleo, óleo, gás, taxa de perfuração, política de troca, otimização, simulação 

Discussão  

Após T horas, a taxa de perfuração pode ser expressa como: 15

10

       

Por exemplo, usando a equação acima, após 5 horas de uso consecutivo  começando com uma broca de perfuração nova , o perfurador é capaz de penetrar o terreno numa taxa de 21,21 metros por hora. Enquanto depois de 50 horas, a taxa de penetração é somente 6,71 metros por hora. 

T  horas  depois  da  troca  da  broca,  a  profundidade  total  perfurada  em metros, M,  é  dada  pela  integral  da  primeira equação de 0 a T, ou: 

300  10    

onde 300 é um coeficiente de profundidade de perfuração. 

O valor do rendimento por metro perfurado é calculado como $60. As despesas de perfuração são fixas em $425 por hora, e geralmente se requer R   7,5 horas para  instalar uma nova broca de perfuração, a uma custo de $8.000   $400R. 

Se todos os parâmetros de perfuração estiverem certos, calcule a política de troca ótima que seria justa. Entretanto, vários dos parâmetros de perfuração são incertos, e o conhecimento sobre os seus valores deve ser assumidos: 

• Devido às variações no processo de perfuração e terreno, o coeficiente de profundidade, C, é caracterizado por uma distribuição normal com uma média de 300 e um desvio padrão de 20. 

•  O  tempo  de  instalação  da  broca  de  perfuração,  R,  varia  e  é  determinado  por  uma  distribuição  triangular  com parâmetros 6,5, 7,5, e 9. 

• O número de dias de 10‐horas disponível por mês, D, também varia devido ao tempo e o número de dias num mês, e é assumido ser triangular com parâmetros 24, 28, e 30. 

 

Com estas  assumptions,  o  ciclo  lucro/perfuração  se  a broca  for  trocada após T horas  se  iguala  à  receita obtida da perfuração menos despesas de perfuração e custos de troca: 

               ciclo lucro/perfuração   $60M ‐ $425T ‐  $8.000   $400R  

Assumindo D dez horas dia por mês, o número médio de ciclos por mês é 10D/ T   R . Portanto, o lucro médio por mês é: 

  éê  

10 $60 10 $425 $8.000 $400 

Seu objetivo é encontrar o valor de T que maximiza o lucro médio por mês. 

Usando o Crystal Ball  

Crystal  Ball  implementa  o  seu  modelo  Excel  permitindo  você  criar  distribuições  de  probabilidade  referidas  no Crystal Ball  como  "assumptions"   que descrevam os  três  parâmetros de perfuração  incertos descritos  acima.  Cada célula assumption é pintada de verde e é marcada por uma nota do Excel  passe o mouse sobre a célula para ver a nota . Para ver os detalhes de uma assumption, destaque a célula e  clique no botão Define Assumption do grupo de ferramentas Define da guia Crystal Ball. 

  

  

 Este  modelo  também  inclui  um  forecast  do  Crystal  Ball,  Lucro/mês,  mostrado  em  azul  claro.  Os  forecasts  são equações,  ou  saídas,  que  você  quer  analisar  após  uma  simulação.  Durante  uma  simulação,  o  Crystal  Ball  salva  os valores das células forecast e mostra‐os num forecast chart, que é um histograma dos valores simulados. Para ver um forecast com Crystal Ball, destaque a célula e clique no botão Define Forecast no grupo de ferramentas Define da guia  Crystal Ball. 

 Quando você rodar a simulação, o Crystal Ball gerará um número randômico para cada assumption  baseado em como a assumption  foi definida  e coloca o novo valor na célula. O Excel então recalcula o modelo. Você pode testar  isto clicando no botão Single Step no grupo de ferramentas Run da guia Crystal Ball de ferramentas. 

 Depois de um passo  Single Step : 

 Depois de você rodar uma simulação  1.000 trials , você verá o forecast chart para o Lucro/mês. 

 Para fazer aparecer os títulos em português clique no menu Preferences e daí selecione chart...

 Desmarque a caixa Auto e digite o título do gráfico: Lucro/mês.  

Faça  a mesma  coisa  na  guia Axis da janela Chart Preferences,  desmarque Auto  e  digite  o  título  do  eixo: dólares. 

 Clicando  na  guia  Chart Type  da  janela  Chart Preferences,  você  escolher  as  linhas  de  marcação  a  serem exibidas juntamente com o gráfico em Marker lines: 

 

 Neste exemplo escolhemos Mean para fazer exibir a média que foi de $53.340,86. 

 Qual é o valor médio?  Sugestão: use a barra de Espaço para andar por meio das exibições Statistics e Percentiles .  

Para fazer a exibição de Statics e Percentiles, basta selecionar a guia Preferences na janela Forecast:Lucro/mês e daí então Forecast..... Com isso abrirá a janela Forecast Preferences: 

 Marque a caixa de verificação Split view e após OK, e a janela Forecast: Lucro/mês ficará assim: 

Veja  que  podemos  também  nesta janela  ajustar  a  distribuição  Fit distribution ,  marcando  a  caixa Fit a probability distribution to the forecast.  Veja  que  temos também  o  botão  Fit Options...,  para  opções  de ajuste. 

Podemos  através  dos  botões  de rádio  escolher  como  e  quando exibir  a  janela  Forecast: Lucro/mês.  

Nesta guia, portanto, configuramos as  preferências  da  Janela  Forecast Forecast Window  

 Qual é a certeza de um lucro de mais de $59.415? 

Esta janela revela que temos 100% de certeza de obter um lucro entre um pouco menos de $20.000,00 e um pouco mais de $80.000,00  com uma média de $53.340,86e desvio padrão de $15.299,61. A distribuição de probabilidade apresenta os seguintes parâmetros:  

• Curtose de 3,04 – característica de uma distribuição normal . • Distorção  Skewness  de 0,0334 • Um mínimo de $ 10.006,40 e um máximo de $104.155,09 • Mediana de $53.325,96 – quase coincidindo com a média. 

 Qual é a certeza de um lucro de mais de $59.415? 

Para  verificar  isto  basta  digitar  este  valor  no  campo  esquerdo  inferior  da  linha  de  Certeza  da  janela  Forecast: Lucro/mês. Depois do OK aparecerá a janela: 

 

Nesta janela é mostrado que temos 34,4% de certeza de que o lucro será superior a $59.415,00, acima um pouco da média. 

Para ver qual das assumptions teve o maior impacto num forecast particular, use um sensitivity chart.  

Podemos exibir este gráfico podemos selecionar Sensitivity Charts... na guia Analyse do Control Panel: 

 Aparecerá agora a janela  

 Marque  a  caixa  Sensitivity Chart 1  da  planilha  Drill  Bit  Replacement.xlsm.  os  demais  botões  ficarão habilitados e daí, então, clique no botão Open, para abrir o gráfico da sensibilidade do forecast às assumptions: 

Caso  este  espaço apareça  em branco,  pressione o botão New

 Qual assumption afeta mais o Lucro/mês?  Isto está de acordo com sua  intuição? O que acontece com o  forecast  se você mudar o intervalo de assumption e executar novamente a simulação?  No gráfico vemos que a assumption que mais afeta o Lucro/mês é o coeficiente de profundidade de perfuração. Isto está de acordo com a minha  intuição, pois esta assumptiom aparece no numerador como C da  fórmula do  forecast Lucro/mês.  

Podemos  configurar  a  exibição  da  janela  Sensitivity:  Lucro/mês.  Para  tanto,  selecione  Preferences  e,  depois, Sensitivity..., ou chart... e mude as preferências.  

Usando o OptQuest 

Agora  que  você  executou o  Crystal  Ball,  você  pode  realizar  uma otimização  deste  problema usando o OptQuest.  O OptQuest requer variáveis de decisão, que são variáveis do modelo sobre as quais você tem controle. A única variável de decisão definida neste modelo é o tempo do ciclo de trocas das broca de perfuração, T. Cada variável de decisão é pintada de amarelo e está marcada com uma nota do Excel  passe o mouse sobre a célula para ver a notas . Para ver os detalhes de uma variável de decisão, destaque a célula e selecione Define Decision no grupo de ferramentas Define da guia Crystal Ball. 

 Fazendo isto aparecerá a janela Define Decision Variable: Cell 12. 

   Inicie  o  OptQuest  no  grupo  de  ferramentas  Run  da  guia  do  Crystal  Ball  e  use  o  OptQuest  Wizard  para  ver  as configurações da otimização. O problema não tem restrições ou metas e um objetivo: maximizar o Lucro/mês médio. 

 

 

 

 

 

 Execute a otimização. Para cada otimização, o OptQuest seleciona um novo valor dentro de um intervalo definido da variável de decisão  p.ex., 25,50 horas  e roda uma simulação do Crystal Ball  p.ex., 1000 trials .  

 

 O OptQuest então salva o valor do Lucro/mês médio e executa uma outra simulação com um novo valor da variável de decisão. O OptQuest repete este processo, procurando pelo melhor valor do Lucro/mês médio. Enquanto o OptQuest roda,  ele  usa  métodos  metaheurísticos  múltiplos  e  técnicas  para  analisar  os  resultados  passados  e  melhorar  a qualidade e velocidade do seu processo.  

  

Você pode observar o progresso do OptQuest através do gráfico de performance, que mostra uma  linha horizontal quando ele convergir para um resultado ótimo. 

 Qual é o melhor Tempo entre trocas que resulta no maior Lucro/mês? 

 Uma vez terminado o OptQuest, você pode copiar os resultados ótimos de volta para a sua planilha através do Copy Best Solution to Spreadsheet da guia  Edit da janela OptQuest Results .  

 Aparecerá uma caixa de informação dizendo que a solução selecionada foi trocada na célula da variável de decisão de sua planilha: 

 Sua planilha agora mostra o ciclo de tempo ótimo,  

 e o Crystal Ball mostra o forecast chart  para a simulação da execução ótima. 

  Você pode usar a ferramenta Solution Analysis do OptQuest  

  

para rever outros ciclos de tempo que resultaram nos valores altos do Lucro/mês. 

 

 

 

Exercício prático  

Para  se  ajustar  às  planilhas  de  perfuração,  o  gerente  do  projeto  propõe  trocar  a  broca  somente  após  perfurar  no mínimo 450 metros. Defina um forecast para a profundidade de perfuração  célula F5 , especifique um requirement no OptQuest que o 10º percentil da profundidade de perfuração deva ser maior que 450, e determine o ciclo ótimo e o Lucro/mês médio que satisfaça esta meta. 

Copyright and Contact Information  

Copyright © 2004, 2007, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 

Oracle is a registered trademark of Oracle Corporation and/or its affiliates. Other names 

may be trademarks of their respective owners.